上一篇介绍了MFCCs提取的原理和流程，本文介绍使用python实现MFCCs。 回顾下MFCC主要流程 1.读取音频 2. 预加重 3. 加窗 4.分帧 5.傅里叶变换 6.获取mel谱 7.离散余弦变换，得到mel频谱倒谱 下面直接上每一步的代码，主要过程在代码中均有详细注释： # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2021-05-10 15:41 # @Author : import numpy as np import scipy from scip
音频项目中，比如识别，重建或者生成任务之前通常都需要将音频从时域转换到频域，提取特征后再进行后续工作。MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)，梅尔倒谱系数，就是比较常用的音频特征提取方式。本文主要介绍mfcc提取流程。
如果你像我一样，试着理解mel的光谱图并不是一件容易的事。你读了一篇文章，却被引出了另一篇，又一篇，又一篇，没完没了。我希望这篇简短的文章能澄清一些困惑，并从头解释mel的光谱图。
audioFlux是一个Python和C实现的库，提供音频领域系统、全面、多维度的特征提取与组合，结合各种深度学习网络模型，进行音频领域的业务研发，下面从时频变换、频谱重排、倒谱系数、解卷积、谱特征、音乐信息检索六个方面简单阐述其相关功能。
目前深度学习模型能处理许多不同类型的问题，对于一些教程或框架用图像分类举例是一种流行的做法，常常作为类似“hello, world” 那样的引例。FastAI 是一个构建在 PyTorch 之上的高级库，用这个库进行图像分类非常容易，其中有一个仅用四行代码就可训练精准模型的例子。随着v1版的发布，该版本中带有一个data_block的API，它允许用户灵活地简化数据加载过程。今年夏天我参加了Kaggle举办的Freesound General-Purpose Audio Tagging 竞赛，后来我决定调整其中一些代码，利用fastai的便利做音频分类。本文将简要介绍如何用Python处理音频文件，然后给出创建频谱图像(spectrogram images)的一些背景知识，示范一下如何在事先不生成图像的情况下使用预训练图像模型。
MFCC是Mel-Frequency Cepstral Coefficients的缩写，全称是梅尔频率倒谱系数。它是在1980年由Davis和Mermelstein提出来的，是一种在自动语音和说话人识别中广泛使用的特征。顾名思义，MFCC特征提取包含两个关键步骤：梅尔频率分析和倒谱分析，下面分别进行介绍。
在语音识别（SpeechRecognition）和话者识别（SpeakerRecognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients，简称MFCC）。根据人耳听觉机理的研究发现，人耳对不同频率的声波有不同的听觉敏感度。从200Hz到5000Hz的语音信号对语音的清晰度影响对大。两个响度不等的声音作用于人耳时，则响度较高的频率成分的存在会影响到对响度较低的频率成分的感受，使其变得不易察觉，这种现象称为掩蔽效应。由于频率较低的声音在内耳蜗基底膜上行波传递的距离大于频率较高的声音，故一般来说，低音容易掩蔽高音，而高音掩蔽低音较困难。在低频处的声音掩蔽的临界带宽较高频要小。所以，人们从低频到高频这一段频带内按临界带宽的大小由密到疏安排一组带通滤波器，对输入信号进行滤波。将每个带通滤波器输出的信号能量作为信号的基本特征，对此特征经过进一步处理后就可以作为语音的输入特征。由于这种特征不依赖于信号的性质，对输入信号不做任何的假设和限制，又利用了听觉模型的研究成果。因此，这种参数比基于声道模型的LPCC相比具有更好的鲁邦性，更符合人耳的听觉特性，而且当信噪比降低时仍然具有较好的识别性能。
来源：DeepHub IMBA本文约6100字，建议阅读10+分钟本文展示了从EDA、音频预处理到特征工程和数据建模的完整源代码演示。 大多数人都熟悉如何在图像、文本或表格数据上运行数据科学项目。但处理音频数据的样例非常的少见。在本文中，将介绍如何在机器学习的帮助下准备、探索和分析音频数据。简而言之：与其他的形式（例如文本或图像）类似我们需要将音频数据转换为机器可识别的格式。 音频数据的有趣之处在于您可以将其视为多种不同的模式： 可以提取高级特征并分析表格数据等数据。 可以计算频率图并分析图像数据等数据。
大多数人都熟悉如何在图像、文本或表格数据上运行数据科学项目。但处理音频数据的样例非常的少见。在本文中，将介绍如何在机器学习的帮助下准备、探索和分析音频数据。简而言之：与其他的形式（例如文本或图像）类似我们需要将音频数据转换为机器可识别的格式。
torchaudio 的目标是将PyTorch应用到音频领域。通过支持 PyTorch，torchaudio 遵循相同的理念，即提供强大的 GPU 加速，通过 autograd 系统专注于可训练的特征，并具有一致的风格（张量名称和维度名称）。因此，它主要是一个机器学习库，而不是一个通用的信号处理库。PyTorch 的好处可以在 torchaudio 中看到，因为所有计算都通过 PyTorch 操作进行，这使得它易于使用并且感觉像是一个自然的扩展。
MFCC(Mel-frequency cepstral coefficients):梅尔频率倒谱系数。梅尔频率是基于人耳听觉特性提出来的， 它与Hz频率成非线性对应关系。梅尔频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系，计算得到的Hz频谱特征。主要用于语音数据特征提取和降低运算维度。例如：对于一帧有512维(采样点)数据，经过MFCC后可以提取出最重要的40维(一般而言)数据同时也达到了将维的目的。
文章目录 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python import torch import torchaudio import matplotlib.pyplot as plt '''1.读数据''' filename = "爱江山更爱美人.wav" waveform, sample_rate = torchaudio.load(filename) print("Shape of waveform: {}".format(waveform.size())) pri
这篇文章发表在 ICML 2021 会议上，当时的 TTS（test-to-speech）工作效果好的都以两阶段的为主，端到端的工作效果一般。
最先进的文本语音转换模型生成的声音，提起来与人类声音几乎相差无几。它们支持谷歌助手提供的神经声音，以及最近Alexa和亚马逊Polly服务提供的新闻播报员声音。但因为大多数模型共享相同的合成方法——生成一个mel-spectrogram的表示文本，然后使用声码器合成语音，所以，这些模型有一个相同的缺点。即——推理mel-spectrogram代缓慢，容易重复或跳过单词。
目前网上关于tensorflow 的中文语音识别实现较少，而且结构功能较为简单。而百度在PaddlePaddle上的 Deepspeech2 实现功能却很强大，因此就做了一次大自然的搬运工把框架转为tensorflow….
在音频领域，mel频谱和mfcc是非常重要的特征数据，在深度学习领域通常用此特征数据作为网络的输入训练模型，来解决音频领域的各种分类、分离等业务，如端点侦测、节奏识别、和弦识别、音高追踪、乐器分类、音源分离、回声消除等相关业务。
5.声码器 1. world 1. github地址：https://github.com/r9y9/wavenet_vocoder 2.world主要提取提取pitch音高（基频，F0）、谐波谱包络线、非周期谱包络线
最近，Meta团队提出一种通过非侵入式脑磁(电)图(magneto- or electro- encephalography, M/EEG)解码语言的方法。具体地，首先使用深度学习方法对语音输入和对应的脑电(磁)图信号进行解码，得到深层次的特征表示；然后，应用对比学习策略匹配两种模态的潜在特征表示；最终，在四个公共数据集上评估了该模型，该模型可以从3s的MEG信号中识别相应的语音段进行识别，TOP-10的准确率高达72.5%（TOP-1的正确率为44%），在EEG信号的TOP-10准确率为19.1% (允许测试集中存在训练集中不存在的短语)。
Librosa是一个用于音频、音乐分析、处理的python工具包，一些常见的时频处理、特征提取、绘制声音图形等功能应有尽有，功能十分强大
这是一篇很有意思的论文，他基于心音信号的对数谱图，提出了两种心率音分类模型，我们都知道：频谱图在语音识别上是广泛应用的，这篇论文将心音信号作为语音信号处理，并且得到了很好的效果。
OpenAI 最新推出的生成模型 GPT-4o，带来了一系列震撼的功能，用技术彻底颠覆了产品形态。产品最大的亮点在于：以近乎完美的交互方式，为每位用户带来 G
AI科技评论按：目前，基于神经网络的端到端文本到语音合成技术发展迅速，但仍面临不少问题——合成速度慢、稳定性差、可控性缺乏等。为此，微软亚洲研究院机器学习组和微软（亚洲）互联网工程院语音团队联合浙江大学提出了一种基于Transformer的新型前馈网络FastSpeech，兼具快速、鲁棒、可控等特点。与自回归的Transformer TTS相比，FastSpeech将梅尔谱的生成速度提高了近270倍，将端到端语音合成速度提高了38倍，单GPU上的语音合成速度达到了实时语音速度的30倍。
就机器学习而言，音频本身是一个有广泛应用的完整的领域，包括语音识别、音乐分类和声音事件检测等等。传统上音频分类一直使用谱图分析和隐马尔可夫模型等方法，这些方法已被证明是有效的，但也有其局限性。近期VIT已经成为音频任务的一个有前途的替代品，OpenAI的Whisper就是一个很好的例子。本文中，我们将利用ViT - Vision Transformer的是一个Pytorch实现在音频分类数据集GTZAN数据集-音乐类型分类上训练它。
来源：Deephub Imba 本文约2000字，建议阅读5分钟 本文中，我们将利用ViT - Vision Transformer的是一个Pytorch实现在音频分类数据集GTZAN数据集-音乐类型分类上训练它。 就机器学习而言，音频本身是一个有广泛应用的完整的领域，包括语音识别、音乐分类和声音事件检测等等。传统上音频分类一直使用谱图分析和隐马尔可夫模型等方法，这些方法已被证明是有效的，但也有其局限性。近期VIT已经成为音频任务的一个有前途的替代品，OpenAI的Whisper就是一个很好的例子。本文中，
就机器学习而言，音频本身是一个有广泛应用的完整的领域，包括语音识别、音乐分类和声音事件检测等等。传统上音频分类一直使用谱图分析和隐马尔可夫模型等方法，这些方法已被证明是有效的，但也有其局限性。近期VIT已经成为音频任务的一个有前途的替代品，OpenAI的Whisper就是一个很好的例子。
【编者按】目前，基于神经网络的端到端文本到语音合成技术发展迅速，但仍面临不少问题——合成速度慢、稳定性差、可控性缺乏等。为此，微软亚洲研究院机器学习组和微软（亚洲）互联网工程院语音团队联合浙江大学提出了一种基于Transformer的新型前馈网络FastSpeech，兼具快速、鲁棒、可控等特点。与自回归的Transformer TTS相比，FastSpeech将梅尔谱的生成速度提高了近270倍，将端到端语音合成速度提高了38倍，单GPU上的语音合成速度达到了实时语音速度的30倍。
选自Google Blog 作者：Jonathan Shen、Ruoming Pang 机器之心编译 参与：黄小天、刘晓坤 近日，谷歌在其官方博客上推出了新的语音合成系统 Tacotron 2，包括一个循环序列到序列特征预测网络和一个改良的 WaveNet 模型。Tacotron 2 是在过去研究成果 Tacotron 和 WaveNet 上的进一步提升，可直接从文本中生成类人语音，相较于专业录音水准的 MOS 值 4.58，Tacotron 2 取得了 4.53 的 MOS 值。虽然结果不错，但仍有一些问
厌倦了Alexa沉稳，单调的语调？现在，由于一种新的AI技术，亚马逊可能很快就能够将新的讲话风格推广到其语音助手。
这里该包的安装我直接附上我们师姐写过的一篇文章，里边的介绍很详细： 戳这里！！！跳转到文章链接地址
『声音』是我们司空见惯再熟悉不过的一种物理现象。我们唱歌发出声音，用耳朵听到声音，用手机记录并分享声音；如果作为音视频开发人员，我们还会在工作中处理众多声音数据。但是，你真的了解『声音』吗？
The wrappers.py module implements wrappers for the layers in layers.py. It includes
机器之心专栏 本专栏由机器之心SOTA！模型资源站出品，每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。 本文将分 2 期进行连载，共介绍 19 个在语音合成任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第 1 期：BLSTM-RNN、WaveNet、SampleRNN、Char2Wav
说话的声音（声带震动）和其他声音相比，有独特的时域和频域模式。声带的震动产生基频(fundamental frequency)，口腔共振(the pharyngeal and oral resonance cavities)等产生高频谐波
机器之心专栏 机器之心编辑部 近期，字节跳动发布全球最大的古典钢琴数据集 GiantMIDI-Piano，包括来自 2,784 位作曲家 10,854 首作品的 MIDI 文件，总时长为 1,237 小时。研究者为完成该数据集的构建，开发并开源了一套高精度钢琴转谱系统。 钢琴转谱是一项将钢琴录音转为音乐符号（如 MIDI 格式）的任务。在人工智能领域，钢琴转谱被类比于音乐领域的语音识别任务。然而长期以来，在计算机音乐领域一直缺少一个大规模的钢琴 MIDI 数据集。 近期，字节跳动发布了全球最大的古典钢琴数据
Whisper 是由 OpenAI 开发的一种高效的语音识别（ASR）技术，旨在将人类的语音转换成文本。
来自Chang Lab: HTTP://changlab.ucsf.edu/publications/speech-lab
其中，声学模型主要描述发音模型下特征的似然概率，语言模型主要描述词间的连接概率；发音词典主要是完成词和音之间的转换。 接下来，将针对语音识别流程中的各个部分展开介绍。
GTZAN数据集是一个非常流行的音乐数据集，包含10个音乐流派，每个流派有100首30秒的音频片段。
首先请读者创建一个名为ALL的空文件夹，通过git clone https://github.com/NVIDIA/tacotron2.git命令将tacotron2完整的代码文件下载下来。此时ALL文件夹里面会多出一个名为tacotron2的文件夹，在这个文件夹里有一个inference.ipynb文件，就是等会要用到的推理部分的代码
创建数据- 首先创建自己的数据集进行分析。这可以防止阅读本教程的用户下载任何文件以复制下面的结果。我们将此数据集导出到文本文件，以便您可以获得的一些从csv文件中提取数据的经验
MFCC(梅尔倒谱系数)的算法思路 读取波形文件 汉明窗 分帧 傅里叶变换 回归离散数据 取得特征数据 Python示例代码 import numpy, numpy.fft def mel(f): return 2595. * numpy.log10(1. + f / 700.) def melinv(m): return 700. * (numpy.power(10., m / 2595.) - 1.) class MFCC(objec
Librosa是一个用于音频、音乐分析、处理的python工具包，一些常见的时频处理、特征提取、绘制声音图形等功能应有尽有，功能十分强大。本文主要介绍librosa的安装与使用方法。
作者提出了一种全卷积字符到谱图的框架，可以实现完全并行计算。该框架是基于注意力的序列到序列模型。这个模型在LibriSpeech ASR数据集上进行训练。
众所周知，基于领先的声音事件定位和检测技术，可以研发“声学照相机”和“工业听诊器”等产品，并在电力、水利、轨道交通、汽车制造等行业领域发挥效用，保证工作人员的安全以及节省成本。声学照相机可以利用高精度麦克风阵列技术定位声源位置，再配合摄像头，实现可以直接在设备上看到声源位置，方便工作人员的日常设备检修。利用声音定位和检测技术，可以设计工业质检系统实现实时检测设备声音，避免设备故障导致生产中断，还可通过声音监测产品质量，避免不良品流向市场。
选自Medium 作者：DeviceHive 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 本文介绍了一种使用 TensorFlow 将音频进行分类（包括种类、场景等）的实现方案，包括备选模型、备选数据集、数据集准备、模型训练、结果提取等都有详细的引导，特别是作者还介绍了如何实现 web 接口并集成 IoT。 简介 有很多不同的项目和服务能够识别人类的语音，例如 Pocketsphinx、Google』s Speech API，等等。这些应用和服务能够以相当好的性能将人类的语音识别成文本，但是其中
计算机音频领域，有近百年的历史，论起这个行业的翘首，DAW(数字音频工作站)当之无愧，集行业各种顶尖技术和人才，产生出工业级标准如Pro Tools，各方一霸如Cubase, Logic, FL Studio ......
本文中，Google 团队提出了一种文本语音合成（text to speech）神经系统，能通过少量样本学习到多个不同说话者（speaker）的语音特征，并合成他们的讲话音频。此外，对于训练时网络没有接触过的说话者，也能在不重新训练的情况下，仅通过未知说话者数秒的音频来合成其讲话音频，即网络具有零样本学习能力。
作为智能语音交互相关的从业者，今天以天池学习赛：《零基础入门语音识别：食物声音识别》为例，带大家梳理一些自动语音识别技术（ASR）关的知识，同时给出线上可运行的完整代码实践，供大家练习。
ABBA BABA 统计（也称为 D 统计）为偏离严格的分叉进化历史提供了简单而有力的检验。因此，它们经常用于使用基因组规模的 SNP 数据测试基因渗入。
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